Примечания к выпуску SciPy 1.15.0

SciPy 1.15.0 — это результат 6 месяцев напряженной работы. Он содержит множество новых функций, множество исправлений ошибок, улучшенное покрытие тестами и лучшую документацию. В этом выпуске было несколько устареваний и изменений API, которые задокументированы ниже. Всем пользователям рекомендуется обновиться до этого выпуска, так как в нем большое количество исправлений ошибок и оптимизаций. Перед обновлением мы рекомендуем пользователям проверить, что их собственный код не использует устаревшую функциональность SciPy (для этого запустите свой код с python -Wd и проверка на DeprecationWarning s). Наше внимание разработки теперь переключится на выпуски исправлений ошибок в ветке 1.15.x и на добавление новых функций в основной ветке.

Для этого выпуска требуется Python 3.10-3.13 и NumPy 1.23.5 или выше.

Основные моменты этого выпуска

• Разреженные массивы теперь полностью функциональны для 1-D и 2-D массивов. Мы рекомендуем использовать разреженные массивы вместо разреженных матриц во всем новом коде и разработчикам начать миграцию существующего кода с разреженных матриц на разреженные массивы: Миграция с spmatrix на sparray. Оба sparse.linalg и sparse.csgraph работать как с разреженной матрицей, так и с разреженным массивом и работать внутри с разреженным массивом.

• Разреженные массивы теперь обеспечивают базовую поддержку n-мерных массивов в формате COO, включая add, subtract, reshape, transpose, matmul, dot, tensordot и другие. Больше функциональности появится в будущих выпусках.

• Предварительная поддержка свободнопоточного Python 3.13.

• Новые возможности вероятностных распределений в scipy.stats может использоваться для улучшения скорости и точности существующих непрерывных распределений и выполнения новых вероятностных вычислений.

• Несколько новых функций поддерживают векторизованные вычисления с входными данными, совместимыми со стандартом Python Array API (см. «Поддержка стандарта Array API» ниже):

  • scipy.differentiate — это новый модуль верхнего уровня для точного оценивания производных функций типа «чёрный ящик».

  • scipy.optimize.elementwise содержит новые функции для нахождения корней и минимизации одномерных функций.

  • scipy.integrate предлагает новые функции cubature, tanhsinh, и nsum для многомерного интегрирования, одномерного интегрирования и одномерного суммирования рядов соответственно.

• scipy.interpolate.AAA добавляет алгоритм AAA для барицентрической рациональной аппроксимации вещественных или комплексных функций.

• scipy.special добавляет новые функции, предлагающие улучшенные реализации функций Лежандра с более последовательным интерфейсом.

Новые возможности

scipy.differentiate введение

Новый scipy.differentiate подпакет содержит функции для точного оценивания производных функций черного ящика.

• Используйте scipy.differentiate.derivative для производных первого порядка скалярных функций со скалярным выходом.

• Используйте scipy.differentiate.jacobian для частных производных первого порядка функций вектор-вход, вектор-выход.

• Используйте scipy.differentiate.hessian для вторых частных производных функций вектор-вход, скаляр-выход.

All functions use high-order finite difference rules with adaptive (real) step size. To facilitate batch computation, these functions are vectorized and support several Array API compatible array libraries in addition to NumPy (see “Array API Standard Support” below).

scipy.integrate улучшения

• Новый scipy.integrate.cubature функция поддерживает многомерное интегрирование и имеет поддержку приближенного вычисления интегралов с одним или несколькими наборами бесконечных пределов.

• scipy.integrate.tanhsinh теперь доступен для публичного использования, позволяя вычислять сходящийся интеграл с использованием квадратуры tanh-sinh.

• scipy.integrate.nsum вычисляет конечные и бесконечные ряды и их логарифмы.

• scipy.integrate.lebedev_rule вычисляет абсциссы и веса для интегрирования по поверхности сферы.

• The QUADPACK Пакет Fortran77 был портирован на C.

scipy.interpolate улучшения

• scipy.interpolate.AAA добавляет алгоритм AAA для барицентрической рациональной аппроксимации вещественных или комплексных функций.

• scipy.interpolate.FloaterHormannInterpolator добавляет барицентрическую рациональную интерполяцию.

• Новые функции scipy.interpolate.make_splrep и scipy.interpolate.make_splprep реализует построение сглаживающих сплайнов. Алгоритмическое содержание эквивалентно FITPACK (splrep и splprep функции, и *UnivariateSpline классы) и пользовательский API согласован с make_interp_spline: эти функции получают массивы данных и возвращают scipy.interpolate.BSpline экземпляр.

• Новая функция-генератор scipy.interpolate.generate_knots реализует стратегию FITPACK для выбора узлов сглаживающего сплайна при заданном параметре сглаженности, s. Функция раскрывает внутреннюю логику выбора узлов, splrep и *UnivariateSpline использовался.

scipy.linalg улучшения

• scipy.linalg.interpolative Код Fortran77 был портирован на Cython.

• scipy.linalg.solve поддерживает несколько новых значений для assume_a аргумент, позволяющий ускорить вычисления для диагональных, трёхдиагональных, ленточных и треугольных матриц. Также, когда assume_a не указан, функция теперь автоматически обнаруживает и использует диагональные, трехдиагональные и треугольные структуры.

• scipy.linalg функции создания матриц (scipy.linalg.circulant, scipy.linalg.companion, scipy.linalg.convolution_matrix, scipy.linalg.fiedler, scipy.linalg.fiedler_companion, и scipy.linalg.leslie) теперь поддерживает пакетное создание матриц.

• scipy.linalg.funm быстрее.

• scipy.linalg.orthogonal_procrustes теперь поддерживает комплексный ввод.

• Обёртки для следующих подпрограмм LAPACK были добавлены в scipy.linalg.lapack: ?lantr, ?sytrs, ?hetrs, ?trcon, и ?gtcon.

• scipy.linalg.expm был переписан на C.

• scipy.linalg.null_space теперь принимает новые аргументы overwrite_a, check_finite, и lapack_driver.

• id_dist Код на Fortran был переписан на Cython.

scipy.ndimage улучшения

• Несколько дополнительных функций фильтрации теперь поддерживают axes аргумент, который указывает, по каким осям входного сигнала выполняется фильтрация. К ним относятся correlate, convolve, generic_laplace, laplace, gaussian_laplace, derivative2, generic_gradient_magnitude, gaussian_gradient_magnitude и generic_filter.

• Функции бинарной и полутоновой морфологии теперь поддерживают axes аргумент, который указывает, по каким осям входных данных должно выполняться фильтрование.

• scipy.ndimage.rank_filter временная сложность улучшилась с n to log(n).

scipy.optimize улучшения

• Включенная библиотека HiGHS была обновлена с 1.4.0 to 1.8.0, повышая точность и производительность решателей.

• The MINPACK Пакет Fortran77 был портирован на C.

• The L-BFGS-B Пакет Fortran77 был портирован на C.

• Новый scipy.optimize.elementwise пространство имён включает функции bracket_root, find_root, bracket_minimum, и find_minimum для нахождения корней и минимизации одномерных функций. Для облегчения пакетных вычислений эти функции векторизованы и поддерживают несколько библиотек массивов, совместимых со стандартом Array API, в дополнение к NumPy (см. раздел «Поддержка стандарта Array API» ниже). По сравнению с существующими функциями (например, scipy.optimize.root_scalar и scipy.optimize.minimize_scalar), эти функции могут обеспечить ускорение более чем в 100 раз при использовании с массивами NumPy, и возможны ещё большие выгоды с другими библиотеками массивов, совместимыми со стандартом Array API (например, CuPy).

• scipy.optimize.differential_evolution теперь поддерживает более общее использование workers, например, передача вызываемого объекта, подобного map.

• scipy.optimize.nnls был переписан на Cython.

• HessianUpdateStrategy теперь поддерживает __matmul__.

scipy.signal улучшения

• Добавить функциональность комплекснозначных сигналов в signal.chirp().

• scipy.signal.lombscargle имеет два новых аргумента, weights и floating_mean, позволяя взвешивание выборок и удаление неизвестного смещения по y независимо для каждой частоты. Кроме того, normalize аргумент включает новую опцию для возврата комплексного представления амплитуды и фазы.

• Новая функция scipy.signal.envelope для вычисления огибающей вещественного или комплексного сигнала.

scipy.sparse улучшения

• A руководство по миграции теперь доступен для перехода от sparse.matrix к sparse.array в вашем коде/библиотеке.

• Разреженные массивы теперь поддерживают индексацию для 1-D и 2-D массивов. Таким образом, разреженные массивы теперь полностью функциональны для 1-D и 2D.

• N-мерные разреженные массивы в формате COO теперь можно создавать, изменять форму и использовать для базовых арифметических операций.

• Новые функции sparse.linalg.is_sptriangular и sparse.linalg.spbandwidth имитировать существующие плотные инструменты linalg.is_triangular и linalg.bandwidth.

• sparse.linalg и sparse.csgraph теперь работают с разреженными массивами. Будьте осторожны, чтобы ваши индексные массивы были 32-битными. Мы работаем над поддержкой 64 бит.

• Включенная ARPACK библиотека была обновлена до версии 3.9.1.

• Форматы COO, CSR, CSC и LIL теперь поддерживают axis аргумент для count_nonzero.

• Разреженные массивы и матрицы теперь могут вызывать ошибки при инициализации с несовместимыми типами данных, такими как float16.

• min, max, argmin, и argmax теперь поддерживает вычисление только для ненулевых элементов через новый explicit аргумент.

• Новые функции get_index_dtype и safely_cast_index_arrays доступны для облегчения приведения массивов индексов в sparse.

scipy.spatial улучшения

• Rotation.concatenate теперь принимает голый Rotation объект и вернет его копию.

scipy.special улучшения

• Новые функции, предлагающие улучшенные реализации функций Лежандра с более последовательным интерфейсом. Подробнее см. в соответствующих строках документации.

  • scipy.special.legendre_p, scipy.special.legendre_p_all

  • scipy.special.assoc_legendre_p, scipy.special.assoc_legendre_p_all

  • scipy.special.sph_harm_y, scipy.special.sph_harm_y_all

  • scipy.special.sph_legendre_p, scipy.special.sph_legendre_p_all,

• Функции факториала special.{factorial,factorial2,factorialk} теперь предлагают расширение в комплексную область путем передачи аргумента extend='complex'. Это опционально, потому что изменяет значения для отрицательных входных данных (которые по умолчанию возвращают 0), а также для некоторых целых чисел (в случае factorial2 и factorialk; для получения дополнительной информации проверьте соответствующую документацию).

• scipy.special.zeta теперь определяет дзета-функцию Римана на комплексной плоскости.

• scipy.special.softplus вычисляет функцию softplus

• Сферические функции Бесселя (scipy.special.spherical_jn, scipy.special.spherical_yn, scipy.special.spherical_in, и scipy.special.spherical_kn) теперь поддерживают отрицательные аргументы с вещественным типом данных.

• scipy.special.logsumexp теперь сохраняет точность, когда один элемент суммы имеет величину намного больше остальных.

• Точность нескольких функций была улучшена:

  • scipy.special.ncfdtr, scipy.special.nctdtr, и scipy.special.gdtrib были улучшены по всей области определения.

  • scipy.special.hyperu улучшено для случая b=1, малый x, и малые a.

  • scipy.special.logit улучшено вблизи аргумента p=0.5.

  • scipy.special.rel_entr улучшается, когда x/y переполнения, потери значимости или близки к 1.

• scipy.special.ndtr теперь более эффективен для sqrt(2)/2 < |x| < 1.

scipy.stats улучшения

• Добавлена новая инфраструктура распределения вероятностей для реализации одномерных непрерывных распределений. Она имеет несколько преимуществ в скорости, точности, памяти и интерфейсе по сравнению с предыдущей инфраструктурой. См. Руководство по переходу для случайных величин для учебника.

  • Используйте scipy.stats.make_distribution для обработки существующего непрерывного распределения (например, scipy.stats.norm) с новой инфраструктурой. Это может улучшить скорость и точность существующих распределений, особенно тех, у которых методы не переопределены с использованием формул, специфичных для распределения.

  • scipy.stats.Normal и scipy.stats.Uniform являются предопределенными классами для представления нормального и равномерного распределений соответственно. Их интерфейсы могут быть быстрее и удобнее, чем те, которые создаются с помощью make_distribution.

  • scipy.stats.Mixture может использоваться для представления смешанных распределений.

• Экземпляры scipy.stats.Normal, scipy.stats.Uniform, и классы, возвращаемые scipy.stats.make_distribution поддерживаются несколькими новыми математическими преобразованиями.

  • scipy.stats.truncate для усечения носителя.

  • scipy.stats.order_statistic для порядковых статистик заданного числа независимых одинаково распределенных случайных величин.

  • scipy.stats.abs, scipy.stats.exp, и scipy.stats.log. Например, scipy.stats.abs(Normal()) распределен согласно свернутому нормальному распределению и scipy.stats.exp(Normal()) распределено логнормально.

• Новый scipy.stats.lmoment вычисляет выборочные L-моменты и отношения L-моментов. Примечательно, что эти выборочные оценки являются несмещенными.

• scipy.stats.chatterjeexi вычисляет коэффициент корреляции Xi, который может обнаруживать нелинейную зависимость. Функция также выполняет проверку гипотезы о независимости между выборками.

• scipy.stats.wilcoxon улучшена логика разрешения методов для значения по умолчанию method='auto'. Другие значения method предоставленные пользователем теперь учитываются во всех случаях, и аргумент method approx был переименован в asymptotic для согласованности с похожими функциями. (Использование approx всё ещё разрешено для обратной совместимости.)

• Есть несколько новых распределений вероятностей:

  • scipy.stats.dpareto_lognorm представляет двойное Парето-логнормальное распределение.

  • scipy.stats.landau представляет распределение Ландау.

  • scipy.stats.normal_inverse_gamma представляет нормально-обратно-гамма распределение.

  • scipy.stats.poisson_binom представляет распределение Пуассона-Бернулли.

• Пакетный расчёт с scipy.stats.alexandergovern и scipy.stats.combine_pvalues быстрее.

• scipy.stats.chisquare добавлен аргумент sum_check. По умолчанию функция вызывает ошибку, когда сумма ожидаемых и наблюдаемых частот не равна; установка sum_check=False отключает эту проверку для облегчения гипотезных тестов, отличных от критерия хи-квадрат Пирсона.

• Точность нескольких методов распределения была улучшена, включая:

  • scipy.stats.nct метод pdf

  • scipy.stats.crystalball метод sf

  • scipy.stats.geom метод rvs

  • scipy.stats.cauchy методы logpdf, pdf, ppf и isf

  • The logcdf и/или logsf методы распределений, которые не переопределяют общую реализацию этих методов, включая scipy.stats.beta, scipy.stats.betaprime, scipy.stats.cauchy, scipy.stats.chi, scipy.stats.chi2, scipy.stats.exponweib, scipy.stats.gamma, scipy.stats.gompertz, scipy.stats.halflogistic, scipy.stats.hypsecant, scipy.stats.invgamma, scipy.stats.laplace, scipy.stats.levy, scipy.stats.loggamma, scipy.stats.maxwell, scipy.stats.nakagami, и scipy.stats.t.

• scipy.stats.qmc.PoissonDisk теперь принимает параметры нижней и верхней границ l_bounds и u_bounds.

• scipy.stats.fisher_exact теперь поддерживает двумерные таблицы с формами, отличными от (2, 2).

Предварительная поддержка свободнопоточного CPython 3.13

SciPy 1.15 имеет предварительную поддержку свободнопоточного сборки CPython 3.13. Это позволяет функциональности SciPy выполняться параллельно с потоками Python (см. threading модуль stdlib). Эта поддержка была включена путем исправления значительного количества проблем с потокобезопасностью как в чистых модулях Python, так и в модулях расширений C/C++/Cython/Fortran. Для этого выпуска предоставляются колеса на PyPI; NumPy >=2.1.3 требуется во время выполнения. Обратите внимание, что сборка для свободнопоточного интерпретатора требует недавнего предрелизного или ночного билда Cython 3.1.0.

Поддержка свободно-поточного Python не означает, что SciPy полностью потокобезопасен. Пожалуйста, смотрите Потокобезопасность в SciPy для получения дополнительной информации.

Если вас интересует свободнопоточный Python, например, потому что у вас есть рабочий процесс на основе многопроцессорности, который вы хотите запустить с помощью потоков Python, мы рекомендуем тестирование и эксперименты. Если вы столкнётесь с проблемами, которые, как вы подозреваете, связаны с SciPy, пожалуйста, создайте issue, предварительно проверив, происходит ли ошибка также в "обычном" не свободнопоточном CPython 3.13 сборка. Многие ошибки многопоточности также могут возникать в коде, который освобождает GIL; отключение GIL только облегчает возникновение ошибок многопоточности.

Поддержка стандарта Array API

Экспериментальная поддержка библиотек массивов, отличных от NumPy, была добавлена в существующие подпакеты в последних версиях SciPy. Пожалуйста, рассмотрите возможность тестирования этих функций, установив переменную окружения SCIPY_ARRAY_API=1 и предоставление массивов PyTorch, JAX, ndonnx или CuPy в качестве аргументов массива. Функции с добавленной поддержкой для SciPy 1.15.0 включать:

• Все функции в scipy.differentiate (новый подпакет)

• Все функции в scipy.optimize.elementwise (новое пространство имен)

• scipy.optimize.rosen, scipy.optimize.rosen_der, и scipy.optimize.rosen_hess

• scipy.special.logsumexp

• scipy.integrate.trapezoid

• scipy.integrate.tanhsinh (недавно опубликованная функция)

• scipy.integrate.cubature (новая функция)

• scipy.integrate.nsum (новая функция)

• scipy.special.chdtr, scipy.special.betainc, и scipy.special.betaincc

• scipy.stats.boxcox_llf

• scipy.stats.differential_entropy

• scipy.stats.zmap, scipy.stats.zscore, и scipy.stats.gzscore

• scipy.stats.tmean, scipy.stats.tvar, scipy.stats.tstd, scipy.stats.tsem, scipy.stats.tmin, и scipy.stats.tmax

• scipy.stats.gmean, scipy.stats.hmean и scipy.stats.pmean

• scipy.stats.combine_pvalues

• scipy.stats.ttest_ind, scipy.stats.ttest_rel

• scipy.stats.directional_stats

• scipy.ndimage функции теперь будут делегировать cupyx.scipy.ndimage, и для других бэкендов будет передаваться через массивы NumPy на хосте.

Устаревшие функции и будущие изменения

• Функции scipy.linalg.interpolative.rand и scipy.linalg.interpolative.seed были устаревшими и будут удалены в SciPy 1.17.0.

• Комплексные входные данные для scipy.spatial.distance.cosine и scipy.spatial.distance.correlation были устаревшими и будут вызывать ошибку в SciPy 1.17.0.

• scipy.spatial.distance.kulczynski1 и scipy.spatial.distance.sokalmichener были устаревшими и будут удалены в SciPy 1.17.0.

• scipy.stats.find_repeats устарел и будет удалён в SciPy 1.17.0. Пожалуйста, используйте numpy.unique/numpy.unique_counts вместо этого.

• scipy.linalg.kron устарел в пользу numpy.kron.

• Использование массивов объектов и массивов longdouble в scipy.signal функции свёртки/корреляции (scipy.signal.correlate, scipy.signal.convolve и scipy.signal.choose_conv_method) и функции фильтрации (scipy.signal.lfilter, scipy.signal.sosfilt) устарел и будет удален в SciPy 1.17.0.

• scipy.stats.linregress устарело использование с одним аргументом; две переменные должны быть указаны как отдельные аргументы.

• scipy.stats.trapz устарел в пользу scipy.stats.trapezoid.

• scipy.special.lpn устарел в пользу scipy.special.legendre_p_all.

• scipy.special.lpmn и scipy.special.clpmn устарели в пользу scipy.special.assoc_legendre_p_all.

• scipy.special.sph_harm был объявлен устаревшим в пользу scipy.special.sph_harm_y.

• Многомерный r и c массивы, переданные в scipy.linalg.toeplitz, scipy.linalg.matmul_toeplitz, или scipy.linalg.solve_toeplitz будет обрабатываться как пакеты 1-D коэффициентов, начиная с SciPy 1.17.0.

• The random_state и permutations аргументы scipy.stats.ttest_ind устарели. Используйте method для выполнения перестановочного теста, вместо этого.

Устаревшие устаревания

• Вейвлет-функции в scipy.signal были удалены. Это включает daub, qmf, cascade, morlet, morlet2, ricker, и cwt. Пользователям следует использовать pywavelets вместо этого.

• scipy.signal.cmplx_sort был удален.

• scipy.integrate.quadrature и scipy.integrate.romberg были удалены в пользу scipy.integrate.quad.

• scipy.stats.rvs_ratio_uniforms был удалён в пользу scipy.stats.sampling.RatioUniforms.

• scipy.special.factorial теперь вызывает ошибку для нецелых скаляров, когда exact=True.

• scipy.integrate.cumulative_trapezoid теперь вызывает ошибку для значений initial кроме 0 и None.

• Сложные типы данных теперь вызывают ошибку в scipy.interpolate.Akima1DInterpolator и scipy.interpolate.PchipInterpolator

• special.btdtr и special.btdtri были удалены.

• Значение по умолчанию для exact= kwarg в special.factorialk изменился с True to False.

• Все функции в scipy.misc Подмодуль был удалён.

Обратно несовместимые изменения

• interpolate.BSpline.integrate вывод теперь всегда является массивом numpy. Ранее для 1D сплайнов вывод был питоновским float или 0D массивом в зависимости от значения extrapolate аргумент.

• scipy.stats.wilcoxon теперь учитывает method аргумент, предоставленный пользователем. Ранее, даже если method='exact' был указан, функция прибегнет к method='approx' в некоторых случаях.

• scipy.integrate.AccuracyWarning был удален, так как функции, из которых выдавалось предупреждение (scipy.integrate.quadrature и scipy.integrate.romberg) были удалены.

Прочие изменения

• Отдельный сопутствующий пакет заглушек типов, scipy-stubs, будет доступен с 1.15.0 релиз. Installation instructions are available.

• scipy.stats.bootstrap теперь выдаёт FutureWarning если формы входных массивов не совпадают. Транслируйте массивы до одинаковой формы пакета (т.е. для всех измерений, кроме указанных axis аргумент) чтобы избежать предупреждения. В будущем вещание будет выполняться автоматически.

• SciPy одобрен SPEC-7, который предлагает rng аргумент для управления генерацией псевдослучайных чисел (ГПСЧ) стандартным способом, заменяя устаревшие аргументы, такие как seed и random_sate. Во многих случаях использование rng изменит поведение функции, если аргумент уже не является экземпляром numpy.random.Generator.

  • Действительно в SciPy 1.15.0:

    • The rng аргумент был добавлен в следующие функции: scipy.cluster.vq.kmeans, scipy.cluster.vq.kmeans2, scipy.interpolate.BarycentricInterpolator, scipy.interpolate.barycentric_interpolate, scipy.linalg.clarkson_woodruff_transform, scipy.optimize.basinhopping, scipy.optimize.differential_evolution, scipy.optimize.dual_annealing, scipy.optimize.check_grad, scipy.optimize.quadratic_assignment, scipy.sparse.random, scipy.sparse.random_array, scipy.sparse.rand, scipy.sparse.linalg.svds, scipy.spatial.transform.Rotation.random, scipy.spatial.distance.directed_hausdorff, scipy.stats.goodness_of_fit, scipy.stats.BootstrapMethod, scipy.stats.PermutationMethod, scipy.stats.bootstrap, scipy.stats.permutation_test, scipy.stats.dunnett, все scipy.stats.qmc классы, которые используют случайные числа, и scipy.stats.sobol_indices.

    • При передаче по ключевому слову, rng аргумент будет следовать стандартному поведению SPEC 7: аргумент будет нормализован с np.random.default_rng перед использованием.

    • При передаче по позиции или устаревшему ключевому слову поведение аргумента останется неизменным (пока).

  • Планируется, что в 1.17.0 аргумент legacy начнет выдавать предупреждения, и что в 1.19.0 поведение по умолчанию изменится.

  • Во всех случаях пользователи могут избежать будущих проблем, заранее передавая экземпляр np.random.Generator по ключевому слову rng. Подробности см. в SPEC-7.

• Сборка SciPy больше не добавляет -std=legacy для кода на Fortran, за исключением случаев использования Gfortran. Это позволяет избежать проблем с новыми компиляторами Flang и AMD Fortran. Это может вызвать появление новых предупреждений сборки для других компиляторов — если так, пожалуйста, создайте issue.

• scipy.signal.sosfreqz был переименован в scipy.signal.freqz_sos. Новый код должен использовать новое имя. Старое имя сохраняется как псевдоним для обратной совместимости.

• Тестирование улучшений, связанных с потокобезопасностью Python 3.13t были сделаны в: scipy.special, scipy.spatial, scipy.sparse, scipy.interpolate.

Авторы (коммиты)

• endolith (4)

• h-vetinari (62)

• a-drenaline (1) +

• Afleloup (1) +

• Ahmad Alkadri (1) +

• Luiz Eduardo Amaral (3) +

• Virgile Andreani (3)

• Isaac Alonso Asensio (2) +

• Matteo Bachetti (1) +

• Arash Badie-Modiri (1) +

• Arnaud Baguet (1) +

• Soutrik Bandyopadhyay (1) +

• Анкит Барик (1) +

• Кристоф Баумгартен (1)

• Николай Белаковский (3)

• Krishan Bhasin (1) +

• Jake Bowhay (89)

• Майкл Братч (2) +

• Мэтью Бретт (1)

• Кит Бриггс (1) +

• Олли Бриттон (145) +

• Дитрих Брунн (11)

• Clemens Brunner (1)

• Евгений Буровский (185)

• Matthias Bussonnier (7)

• CJ Carey (32)

• Сезар Карраско (4) +

• Худ Чатем (1)

• Aadya Chinubhai (1)

• Alessandro Chitarrini (1) +

• Thibault de Coincy (1) +

• Лукас Колли (217)

• Martin Diehl (1) +

• Djip007 (1) +

• Kevin Doshi (2) +

• Майкл Данфи (2)

• Энди Эвералл (1) +

• Томас Дж. Фан (2)

• fancidev (60)

• Сергей Федоров (2) +

• Сахил Гардже (1) +

• Габриэль Герлеро (2)

• Yotam Gingold (1) +

• Ralf Gommers (111)

• Rohit Goswami (62)

• Anil Gurses (1) +

• Оскар Густафссон (1) +

• Мэтт Хаберленд (392)

• Matt Hall (1) +

• Joren Hammudoglu (6) +

• CY Han (1) +

• Daniel Isaac (4) +

• Максим Иванов (1)

• Якоб Якобсон (2)

• Janez Demšar (4) +

• Chris Jerdonek (2) +

• Adam Jones (4) +

• Адити Джунджа (1) +

• Нури Джунг (1) +

• Guus Kamphuis (1) +

• Aditya Karumanchi (2) +

• Robert Kern (5)

• Агриа Кхетарпал (11)

• Эндрю Князев (7)

• Gideon Genadi Kogan (1) +

• Damien LaRocque (1) +

• Eric Larson (10)

• Грегори Р. Ли (4)

• Linfye (1) +

• Boyu Liu (1) +

• Drew Allan Loney (1) +

• Кристиан Лоренцен (1)

• Loïc Estève (2)

• Смит Лунагария (1)

• Генри Ланн (1) +

• Марко Маджи (4)

• Lauren Main (1) +

• Мартин Спишак (1) +

• Матеуш Сокул (4)

• Jan-Kristian Mathisen (1) +

• Nikolay Mayorov (2)

• Nicholas McKibben (1)

• Мелисса Вебер Мендонса (62)

• Жуан Мендес (10)

• Gian Marco Messa (1) +

• Zolatarev

• Михал Гурны (2)

• Naoto Mizuno (2)

• Nicolas Mokus (2)

• musvaage (18) +

• Эндрю Нельсон (88)

• Йенс Хедегор Нильсен (1) +

• Роман Нигматуллин (8) +

• Nick ODell (37)

• Ягиз Олмез (4)

• Количество точек в выходном окне. Если ноль, возвращается пустой массив. Выбрасывается исключение, если значение отрицательное.

• Diogo Pires (5) +

• Ilhan Polat (96)

• Закари Поттофф (1) +

• Tom M. Ragonneau (2)

• Peter Ralph (1) +

• Stephan Rave (1) +

• Tyler Reddy (192)

• redha2404 (2) +

• Ritvik1sharma (1) +

• Érico Nogueira Rolim (1) +

• Heshy Roskes (1)

• Pamphile Roy (34)

• Михаил Рязанов (1) +

• Сина Сабер (1) +

• Ацуши Сакаи (1)

• Clemens Schmid (1) +

• Даниэль Шмитц (17)

• Moritz Schreiber (1) +

• Dan Schult (91)

• Поиск дней (1) +

• Matias Senger (1) +

• Scott Shambaugh (1)

• Zhida Shang (1) +

• Sheila-nk (4)

• Romain Simon (2) +

• Gagandeep Singh (31)

• Albert Steppi (40)

• Kai Striega (1)

• Anushka Suyal (143) +

• Алекс Сатмари (1)

• Светлин Тасев (1) +

• Эвут тер Ховен (1)

• Tibor Völcker (4) +

• Kanishk Tiwari (1) +

• Yusuke Toyama (1) +

• Эдгар Андрес Маргфой Туай (124)

• Adam Turner (2) +

• Nicole Vadot (1) +

• Andrew Valentine (1)

• Christian Veenhuis (2)

• vfdev (2) +

• Паули Виртанен (2)

• Simon Waldherr (1) +

• Stefan van der Walt (2)

• Warren Weckesser (23)

• Андреас Ве (1)

• Бенуа Вигас (2) +

• Павадол Ямсири (3) +

• ysard (1) +

• Xiao Yuan (2)

• Ирвин Заид (12)

• Gang Zhao (1)

• ਗਗਨਦੀਪ ਸਿੰਘ (Gagandeep Singh) (10)

Всего 149 человек внесли вклад в этот релиз. Люди со знаком «+» рядом с именами внесли патч впервые. Этот список имён генерируется автоматически и может быть неполным.

Проблемы, закрытые для версии 1.15.0

• #2011: DEP: spatial: расстояния 'sokalmichener' и 'rogerstanimoto'...

• #2035: ENH: Добавить методы вычисления производных (Trac #1510)

• #2116: Разложение Холецкого — находятся ли элементы в 'другом' треугольнике…

• #2162: MAINT: signal: lombscargle неясно относительно нормализации…

• #2509: вычисление cdf, sf распределений в неправильном хвосте

• #4096: DOC: special: Уточнить документацию по функциям Матьё

• #4275: BUG: linalg.interpolative: переполнение целочисленного типа в svd

• #4517: MAINT: special.hankel2: (0, 0) возвращает (nan+nan*j) вместо…

• #4538: альтернативные параметризации одномерных распределений

• #4708: ENH: linalg.funm: a possible speed-up

• #4952: DOC: stats: предложения по улучшению учебного пособия

• #5818: Уточнение определения предобуславливателя для разреженной линейной системы…

• #6528: ENH: stats: Добавить нормально-обратно-гамма распределение

• #7099: ENH: stats.fisher_exact: поддержка таблиц больше 2x2

• #7242: ENH: реализовать хотя бы один хороший устойчивый алгоритм поиска скалярного корня...

• #8053: Random variate distribution random_state set after init does…

• #8307: scipy.sparse.linalg.eigs даёт неверное наибольшее по модулю собственное значение

• #8344: BUG: special.nctdtr: некорректные результаты

• #8362: функция для преобразования матрицы в диагонально упорядоченную форму (ab)…

• #8787: BUG: signal.lombscargle: вызывает ZeroDivisionError

• #8888: MAINT: special.gegenbauer: случай alpha = 0 не обработано

• #9249: BUG: linalg: test_interpolative::TestInterpolativeDecomposition::test_id…

• #9321: Простой доступ к замороженному распределению scipy.stat.<имяРаспределения>…

• #9509: ОШИБКА: special: test_kolmogorov не работает на 32-битных платформах

• #10106: Медленная генерация случайных величин в scipy.stats

• #10328: DOC: stats: документация не является специфичной для распределения

• #10364: Добавить распределение Double Pareto-Lognormal

• #10374: ENH: сделать ARPACK-NG детерминированным

• #11341: MAINT: constants: различные константы электрической проницаемости

• #11465: Численная устойчивость распределений: Добавить log_p как аргумент в…

• #11649: ошибка trust-constr при попытке сохранить ограничения...

• #12019: scipy.linalg.orthogonal_procrustes

• #12282: API: stats.chisquare: наблюдаемые и ожидаемые частоты должны…

• #12367: Разрешить выравнивание пробелами в таблицах чисел?

• #12593: BUG: linalg: estimate_rank довольно ненадёжен

• #12651: BUG: cluster: fcluster назначение всех точек одному кластеру…

• #12662: Комплексное возведение в степень numpy, nan и/или inf вызывает ошибку сегментации…

• #12895: BUG: special.riccati_yn: В определении отсутствует знак минус

• #13019: TST, MAINT: test_maxiter_worsening на Python 3.9 + Linux ARM64

• #13137: BUG: linalg.schur: ошибка сортировки комплексных собственных значений в вещественной форме

• #13504: TST: stats: тест распределения support поведение метода для…

• #13643: BUG: signal.sepfir2d: не работает со сложным входом в Windows

• #13986: Распределения не могут быть освобождены сборщиком мусора из-за самоссылок

• #14304: расстояние Жаккара больше 1, если элементы являются строками

• #14467: DOC: константы: объяснение 0.0 неопределенность

• #14582: BUG: special.spherical_jn: Отрицательные аргументы приводят к значениям nan

• #14788: DOC: linalg.hankel: уточнить, что первая запись r является…

• #14895: ENH: Все статистические распределения в scipy.stats должны иметь…

• #14945: BUG: Переполнения/NaN вызывают segfault в integrate.quad при определённых…

• #15012: ENH: linalg.cholesky: документировать, что пользователь отвечает…

• #15016: ОШИБКА: linalg.schur: сортировка по мнимой части не работает для...

• #15021: scipy.linalg.qr с pivoting=True должен возвращать P как (N,N) перестановку…

• #15533: BUG: сбой теста в test_x0_equals_Mb с bicgstab

• #15582: BUG: special.ncfdtr(dfn, dfd, nc, f) и stats.ncf.cdf(x,…

• #15620: BUG: signal.resample_poly возвращает массив, состоящий только из…

• #15888: BUG: linprog, с highs завершается OOM killer при вызове…

• #15896: Скомпилированное покрытие кода с --gcov не работает с Meson

• #15915: ENH: optimize: объектно-ориентированный интерфейс к HiGHS

• #16494: MAINT: Ускорение некоторых медленных тестов

• #16531: DOC: Предупреждения/ошибки в примерах документации.

• #16700: BUG: segfault на i386 в special test_kolmogorov.py TestSmirnovp

• #17059: ENH: Робастная и быстрая численная производная для распространения ошибок

• #17075: Сбои тестов с компиляторами Intel

• #17136: BUG: logm иногда вызывает ZeroDivisionError для матриц с...

• #17307: BUG: stats: ошибка домена замороженного распределения возникает слишком поздно

• #17344: ENH: scipy.linalg.circulant должен поддерживать пакетную обработку

• #17385: BUG: TestOnenormest.test_onenormest_table_6_t_1 не проходит…

• #17404: DOC: сравнение оптимизаторов в руководстве по оптимизации

• #17494: MAINT: очистка флагов сборки HiGHS

• #17571: ENH: Добавить единицы измерения в описание scipy.constants

• #17905: ENH: Добавить реализацию softplus

• #18014: Потенциальная ошибка использования после освобождения памяти в fcn_callback (Статический анализатор…

• #18250: BUG: complex256 тип, созданный вводом complex128 в…

• #18295: BUG: special: Потеря точности в logsumexp

• #18367: RFC: Избавиться от Fortran-кода linalg.interpolative

• #18409: ENH: расширения factorial{,2,k} для комплексных областей, рекуррентные соотношения,…

• #18445: ENH: добавление функции обратного вызова в minimize_scalar и root_scalar

• #18879: BUG: integrate.quad_vec: Фатальная ошибка при использовании workers…

• #18880: TST: test_expm_multiply_dtype сбой на aarch64 (нестабильный тест)

• #18882: BUG: minimize не удовлетворяет нелинейному ограничению, даже если keep_feasible=True

• #18907: BUG: presolve опция в milp вызывая выполнимую задачу…

• #18909: BUG: ошибка порядка импорта Cython3 в linalg

• #18945: BUG: circe-ci тесты производительности SVD-LOBPCG не проверяют точность, поэтому...

• #19042: DOC: sparse: BSR не поддерживает срезы, __getitem__ не…

• #19071: BUG: реализация scipy.special.gammasgn и документация не согласованы…

• #19207: BUG: sparse.linalg: LinearOperator определение dtype нарушено

• #19223: BUG: io: сообщение об ошибке scipy.io.loadmat рекомендует использование функции…

• #19355: MAINT: lobpcg: добавление модульных тестов для точности, соответствующей эталону…

• #19405: ENH: sparse.csr_array: сохранение функциональности оси в getnnz()

• #19446: BUG: В test_b_orthonormalize, невозможно параметризовать Vdtype, Bdtype,…

• #19524: BUG: deepcopy на stats.rvs нарушает seed / генерацию случайных чисел.

• #19634: ENH: Специализированная функция для извлечения огибающей

• #19759: BUG: Неверный результат для stats.randint.pmf (крайний случай)

• #19791: DOC: linalg.schur: неясная сигнатура для sort вызываемый объект, когда…

• #19907: DEP: расширение устаревания приватных пространств имён также на сгенерированные фортраном…

• #20026: ENH: ndimage: ускорение одномерного рангового фильтра

• #20048: BUG: stats.rv_discrete.ppfбесконечный цикл в реализации по умолчанию

• #20077: DEP: linalg: устаревает kron

• #20155: DOC: optimize.curve_fit: Несогласованное соглашение об именовании…

• #20196: MAINT: Проверить использование представлений памяти cython, добавить const чтобы разрешить…

• #20207: ENH: sparse: Проверка типа данных при создании разреженного массива/матрицы

• #20239: DOC: Разреженные массивы: todense() не возвращает numpy.matrix

• #20240: ENH: несколько небольших улучшений в scipy.stats.circmean

• #20288: ENH: Дискретизация Пуассона для произвольных границ

• #20370: DOC: ndimage.convolve: уточнить описание параметра origin

• #20389: BUG: sparse.hstack не учитывает dtype of {indptr,indices}…

• #20452: BUG:linalg:interpolative: Сбой, если k запрашивается слишком высоким…

• #20552: DOC/DEV/MAINT: пересмотреть раздел о распространении в руководстве для разработчиков ядра

• #20574: MAINT, BENCH: было бы полезно иметь возможность запускать тесты производительности с...

• #20602: MAINT/STY: исправление ошибок линтера UP031, UP032

• #20609: BUG:linalg:interpolative: Входные данные не отображаются на совместимые…

• #20635: DOC: Заголовки длинных имён функций в API Reference обрезаются…

• #20638Для интерполяции разрозненных данных предпочтительнее

• #20693: BUG: stats.noncentral_t: некорректные значения pdf

• #20710: ENH: special.rel_entr: избегать преждевременного переполнения

• #20728: BUG: sparse.linalg: Сегфолт в arpack с ifx

• #20733: DOC: stats.mannwhitneyu: изменены опции для alternative…

• #20739: DOC/DEV: обновить руководство по сообщениям коммитов

• #20740: BLD/DEV: special: предупреждения сборки

• #20761: ENH: stats.cauchy: улучшить точность cdf и квантиля в хвостах

• #20763: BUG: sparse.csgraph, типы массивов: некоторые функции должны ожидать…

• #20813: BUG: optimize.nnls иногда не работает, когда входные данные A является…

• #20821: BUG: stats.levy_stable.rvs: “S0”-параметризация игнорируется

• #20844: DOC: обновление документации по тестированию для альтернативных бэкендов

• #20879: MAINT: очистка sparse._sputils.getdtype

• #20893: DOC/DEV: Документация для разработчиков должна упоминать поддержку Accelerate

• #20904: BUG: sparse.csgraph.dijkstra выдает ошибки на входных данных с int64 или без…

• #20910: BUG: позиционный аргумент DeprecationWarning сообщение слишком…

• #20931: MAINT: Преждевременная установка атрибутов в HBInfo в scipy.io._harwell_boei…

• #20957: TST, MAINT: сбои тестов GPU для array API

• #20963: TST: special.tests.test_support_alternative_backends: ошибка...

• #20984: BUG: scipy.optimize.nnls версия 1.11.4 имеет лучшую производительность…

• #20991: BUG: special.pro_rad1 возвращает 'nan' для любой комбинации…

• #20994: BUG: spatial.distance.cosine с complex аргументы вызывают…

• #21009: BUG: Исключение с плавающей запятой при передаче недопустимого аргумента…

• #21010: BUG: Ошибка сегментации при передаче недопустимых аргументов в некоторые...

• #21011: BUG: Двойное освобождение или повреждение памяти при передаче недопустимых аргументов…

• #21016: BUG: Индексирование сломано для разреженных массивов

• #21030: DOC, DEV: заметки о выпуске gh_lists доработки

• #21044: RFC: quo vadis, xp_assert_* инфраструктура?

• #21045: BUG: scipy/optimize/tests/test_hessian_update_strategy.py::TestHessianUpdateSt…

• #21057: BUG: архитектура loong64 не проходит TestQuad.test_complex

• #21059: TST, MAINT: TestHyp2f1.test_region5 проблема с tol в gcc 14.1.0

• #21078: BUG: linalg.expm: медленнее примерно в 4 раза в scipy>1.13

• #21088: DOC: optimize.InverseJacobian: документировать или объявить устаревшим?

• #21099: DOC: некорректный порядок разделов для классов

• #21106: BUG: stats.combine_pvalues дает результат с неправильной размерностью…

• #21140: BUG: optimize.nnls: повторная реализация не надежна

• #21144: BUG: sparse: Два новых сбоя тестов XSLOW

• #21145: BUG: dev.py build –debug не создает отладочную сборку

• #21148: BUG: scipy.optimize.root_scalar передаёт массив вместо float

• #21152: BUG: stats.bartlett: возвращаемая статистика может быть отрицательной…

• #21158: RFC: spatial: пересмотреть формулу расчёта для расстояния Жаккара…

• #21166: ENH: linalg.null_space: раскрыть lapack_driver и check_finite

• #21174: BUG: тесты special падают на main при установленном CuPy с…

• #21178: DOC: optimize.root_scalar: аргументы неправильно помечены…

• #21181: MAINT: spatial: weighted chebyshev distance revisited

• #21187: BUG: spatial.distance: kulczynski1 возвращает сходство, а не...

• #21192: BUG: stats.differential_entropy: некорректные результаты с…

• #21193: BUG: optimize: стратегия обновления гессиана не работает при вложенном minimize…

• #21208: RFC: Следует ли запрещать изменяемые аргументы по умолчанию линтером?

• #21212: DOC: сборка документации не удалась в CI

• #21217: BUG: SciPy не выбирает правильный BLAS при запуске тестов…

• #21227: BUG: stats/fft/differentiate/optimize: сбои в наборе тестов с...

• #21239: ENH: Добавление Python-обертки для DSYTRS из библиотеки LAPACK

• #21241: DOC: добавить sphinx-copybutton в документацию

• #21248: BUG: ValueError: x0 нарушает ограничения в minimize

• #21256: BUG: io.loadmat: сбой с большим файлом из-за позиции адреса…

• #21266: DOC: Функция CosineMixture в go_benchmark_functions неверна

• #21275: CI: сборка колес для Python 3.13 завершается неудачей

• #21286: BUG: Delaunay/qhull segфолт при self-pass

• #21292: TST: ndimage: сбои тестов на GPU

• #21296: DOC: optimize.root: исправление документации для inner_\* параметры

• #21300: BUG: integrate.simpson: x param является только ключевым словом

• #21311: BUG: special.chdtr: ошибки torch

• #21351: ENH: spatial: Rotation: добавить split разделить объект с...

• #21357: DOC: signal.hilbert: Проблема терминологии

• #21366: DOC: stats.f_oneway: использовать атрибуты вместо распаковки кортежа…

• #21369: BUG: stats.tukeylambda: support(lam) некорректно, когда lam…

• #21379: BUG: spatial: отсутствующие грани в диаграмме Вороного

• #21383: BUG: stats.sobol_indices: модификация на месте func…

• #21394: РАЗР: блокноты jupytext нарушают кэширование сборок документации

• #21405: MAINT: несколько потенциальных мелких улучшений

• #21421: DOC/DEV: направить к руководству по сборке из руководства по быстрому старту

• #21439: DOC/DEV: замена mambaforge на miniforge

• #21447: DEV/MAINT: Разрешить символы Юникода ± и ∞ в исходном коде…

• #21452: DOC: signal.firls: ссылка недоступна

• #21453: ENH: Добавление поддержки корреляции Xi в scipy

• #21460: MAINT, DOC: исправление проблемы с pipefail в dist

• #21461: BUG: special.pro_rad2: некорректные результаты из-за перевода…

• #21486: MAINT: сбои тестов ndimage с CuPy

• #21504: DOC: добавить примечание о args/kwargs в описание callable…

• #21507: BUG: fft.fft: входные данные real-valued array-api-strict не работают

• #21510: DOC: signal.freqz: проблема с fs

• #21513: TST, MAINT: сбои теста test_differentiate на GPU с torch

• #21519: ОШИБКА: optimize.minimize: method='Powell' дает массив, а не скаляр

• #21534: TST, MAINT: test_matrix_input не проходит

• #21556: DOC: Отсутствие оглавления в cluster

• #21566: DOC: stats.pearsonr: ошибка в примечаниях справочника API

• #21571: DOC: interpolate.interp1d: уточнение статуса и альтернатив

• #21576: DOC: building: указать .ps1 для примера окон

• #21582: BUG: Сжатый вывод из batched scipy.linalg.det

• #21583: ОШИБКА: optimize: сбои тестов в scikit-learn после LBFGS…

• #21584: BUG: linalg.expm: ночная сборка неточна для complex64

• #21596: MAINT: Обновить константы в соответствии с рекомендацией CODATA 2022

• #21610: BUG: special.logsumexp: мнимая компонента превышает (-pi, pi]

• #21615: BUG: Некорректная обработка многоточия при индексации разреженных матриц

• #21627: DOC: optimize.root: устаревшее именование fprime в method=’hybr’

• #21630: BUG: optimize.nnls: проблемы с точностью

• #21641: BUG: io.mmwrite: автоматическое добавление .mtx расширение

• #21660: BLD, MAINT: предупреждения компоновщика с новыми версиями AppleClang/ld

• #21661: BUG: fft.fht: должен устанавливать u.imag[-1] = 0 только когда n является…

• #21670: BUG: ndimage: _normalize_sequence не работает с 0d массивом

• #21671: BUG: signal.ShortTimeFFT: ошибка обратного преобразования с многоканальным…

• #21675: BUG: Ошибки при компиляции через pip для python 3.13 с опцией…

• #21677: BLD: предупреждения сборки от quadpack

• #21696: MAINT: lombscargle числовая обратная совместимость

• #21704: DOC: stats.bootstrap: уточнение значения paired аргумент

• #21709: BUG: logsumexp возвращает некорректные результаты в Scipy 1.15.0.dev0

• #21724: MAINT: очистка устаревших функций в signal

• #21733: BUG: cluster: некорректный тип значения по умолчанию для dist в…

• #21738: BUG: 'ERROR: Dependency "OpenBLAS" not found' в тестах macOS…

• #21745: TST, MAINT: тест GPU Array API завершается с ошибкой в test_cubature.py

• #21747: BUG: логическое индексирование разреженных массивов сломано на main

• #21758: BENCH/DEV: Добавить conda-build to environment.yml

• #21759: DEP: удалить special.btdtr и special.btdtri

• #21760: BUG: ошибка в scipy/optimize/tests/test_minimize_constrained.py::test_gh1164…

• #21769: BENCH: Предупреждения от linprog

• #21772: BUG: optimize.curve_fit с nan_policy="omit" не удается...

• #21775: BUG: умножение разреженной матрицы на вектор не работает с уплощёнными…

• #21788: BUG: stats: qmc.Sobol вызывает ValueError в многопоточности

• #21791: BUG: sparse: setdiag сломано, когда не вся диагональ принадлежит…

• #21807: BUG: signal: Запутывающая ошибка при указании недопустимого режима в correlation_lags

• #21810: RFC: special: Поведение gamma функция и связанные функции…

• #21814: TST: interpolate: тесты на griddata не параметризованы

• #21817: QUERY: optimize.isotonic_regression: не удается воспроизвести результаты…

• #21820: BUG: stats: новые сбои XSLOW в test_fit.py::TestFit

• #21829: BLD: обнаружение ускорения с GNU toolchain на ARM mac

• #21830: BLD: threads.h с MacOS 14.x ARM + gcc 14.2.0

• #21833: SPEC 7 Transition Tracker

• #21837: BUG: linalg.svd: Ошибка сегментации, переполнение целого числа в LAPACK…

• #21838: ENH: sparse: пересмотреть выбор типа индекса по умолчанию в sparray…

• #21855: TST, MAINT: сбои torch + GPU для test_create_diagonal

• #21862: BUG: большое количество сбоев с macOS 15.1 при использовании Accelerate

• #21885: BUG: interpolate/tests/test_interpnd.py::TestLinearNDInterpolation::test_threa…

• #21900: BUG: stats: Новый сбой теста XSLOW в test_sampling.py

• #21908: BUG: integrate.trapezoid: сбой broadcast после #21524

• #21927: TST: ошибки в test_riemann_zeta_complex в Windows в…

• #21934: BUG: тесты Intel oneAPI / py3.12, dev.py: meson.build:1:0:…

• #21940: DOC, REL: 1.15.0 сопоставления авторов

• #21946: BUG: несколько падающих тестов в interpolate на macOS15

• #21949: BUG: stats: сбой теста XSLOW в scipy.stats.tests.test_fit::TestFit

• #21952: DOC: stats.goodness_of_fit: улучшить примеры

• #21957: CI: сбой для задания CI Linux "Oldest GCC …" (связано с предварительным выпуском…

• #21963: DOC: Предупреждение об устаревании в sphinx при использовании с Python…

• #21988: refguide_check в настоящее время не проходит

• #22005: TST: TestJacobian::test_attrs tol bump?

• #22022: TST: нарушение допуска в test_x0_working[tfqmr] в Windows

• #22029: Test_SVDS_LOBPCG.test_svd_rng_3 сбой теста при сборке wheel…

• #22031: BUG: ошибка mypy в main

• #22077: DOC, REL: несколько вопросов по заметкам о выпуске/процессу

• #22094: API: непредвиденное критическое изменение: scipy.integrate.AccuracyWarning…

• #22095: DOC: sparse: sparse.eye_array не принимает tuple[int,…

• #22097: DEP: interpolate.interpnd.GradientEstimationWarning все еще…

• #22112: BUG/DOC: sparse: неожиданное поведение ND COO 1.15.0rc1

• #22123: DOC: stats: руководство по переходу случайных величин запускает неверный блокнот

• #22128: BUG/DOC: неясно, как использовать differentiate.jacobian…

• #22137: BUG: stats._distribution_infrastructure._Domain.symbols класс…

• #22143: BUG: Не удается вызвать BSpline после распаковки с помощью mmap_mode="r"

• #22146: BUG:stats.ContinuousDistribution.llf: не должно быть публичным

• #22204: BUG: signal.ShortTimeFFT: istft с mfft > len(win)…

Pull requests для версии 1.15.0

• #11345: MAINT: constants: пересмотреть способ пересчёта 'точных' значений

• #12071: ENH: linalg: обновление _procrustes.py для работы с комплексными матрицами…

• #12824: ENH: linalg.solve: обнаружение и использование структуры матрицы

• #15993: TST: sparse.linalg: Добавить итерационный тест решателей с LU…

• #16088: DOC: signal: Сделать _filter_design.py метки графиков согласованы

• #16090: ENH: Векторизовать функцию матрицы компаньона

• #16467: ENH: sparse: добавить функциональность nonzero к min, max, argmin,…

• #16877: MAINT: удалить ненужный полностью истинный массив.

• #17318: ENH: signal: Добавлена функциональность комплексной чирп-волны

• #18605: ENH: special: добавить softplus

• #18979: DOC: Добавлены единицы измерения в описание scipy.constants

• #19058: DOC:special/signal: Добавить примеры для berp_zeros и band_stop_obj

• #19145: ENH: stats: добавить распределение Ландау

• #19209: BUG: sparse.linalg: исправить LinearOperator определение типа данных (dtype)

• #19255: ENH: Использовать highspy в linprog

• #19361: BENCH: sparse.linalg: проверка точности в тестах SVD-LOBPCG

• #19475: ENH: stats.lmoment: добавить функцию для вычисления выборочных L-моментов

• #19764: MAINT: stats: исправление axis_nan_policy декоратор не транслируемый…

• #19970: ENH: interpolate: репликация splrep и splprep в Python

• #19988: MAINT: унифицировать реализации факториала

• #19989: MAINT: special: чистка factorial

• #20040: DOC: optimize: добавить сравнение оптимизаторов в руководство

• #20058: DOC:signal: Предложить средства для медленной скорости в resample когда…

• #20097: ENH: signal: Вычислить огибающую вещественного или комплексного сигнала

• #20194: BUG: linalg.cossin: исправление для несимметричных случаев

• #20242: DOC: sparse: Исправить todense документация

• #20303: DOC: stats: Преобразовать учебник по выборке в MyST-md

• #20408: DOC: ndimage.convolve: изменить origin описание параметра

• #20496: DOC: stats: добавлено Raises раздел для нескольких функций

• #20514: TST/BUG: linalg.expm: поддержка пустых массивов

• #20517: DOC: sparse.linalg: обновлена документация предобусловливателя для итеративных…

• #20519: MAINT: signal: дальнейший рефакторинг сплайн-фильтров

• #20520: BUG: linalg.polar: поддержка пустого массива

• #20539: ENH: special: Переработка функций Лежандра

• #20543: ENH: ndimage: реализация log(n) для одномерного рангового фильтра

• #20558: ENH: linalg: Cythonize id_dist FORTRAN код

• #20589: TST: optimize.linprog/milp: добавить тесты для различных отчетов об ошибках

• #20671: ENH: interpolate: исправить проблемы параллелизма повсеместно

• #20695: MAINT: special.ndtr: корректировка реализации для более точного соответствия…

• #20701: TST/MAINT: специальный: тестирование с CuPy, внесение некоторых исправлений для CUDA

• #20708: ENH: differentiate.hessian: использовать jacobian для вычисления…

• #20713: ENH: optimize.HessianUpdateStrategy: добавить __matmul__

• #20719: MAINT: sparse: исправление __init__ функция sig для разрешения maxprint…

• #20743: ENH: stats._xp_mean, совместимый с API массивов mean с…

• #20754: ENH: sparse: добавить проверку типа данных в __init__ и astype

• #20759: MAINT: sparse.linalg: корректировка norm, eigs, и lsqr…

• #20766: MAINT: stats: небольшие численные улучшения для круговой статистики

• #20767: ENH: stats.qmc: добавление параметров границ к PoissonDisk

• #20771: ENH: stats.ttest_ind: добавление поддержки array API

• #20773: BUG: sparse.csgraph, типы массивов: поддержка ненулевых fill_value...

• #20785: ENH: stats.nct.pdf: увеличить диапазон в левом хвосте с использованием boost

• #20793: ENH: stats: сквозная поддержка array-API для NHST с бета…

• #20794: ENH: stats: добавить поддержку array API для directional_stats

• #20800: ENH: optimize.elementwise: векторизованная скалярная оптимизация и…

• #20809: ENH: ndimage: расширение поддержки осей фильтров ndimage для корреляции…

• #20811: ENH: ndimage: расширить поддержку осей фильтра на оставшиеся фильтры...

• #20816: ENH: special.rel_entr: Избежать переполнения перед вычислением…

• #20822: CI: Добавить workflow для Linux для тестирования на сборках Python с свободными потоками

• #20827: REL: установить версию 1.15.0.dev0

• #20829: MAINT: special: исправить опечатку в four_gammas используется hyp2f1

• #20830: DOC: optimize.differential_evolution: изменение сходимости…

• #20833: BUG: interpolate: обеспечить, чтобы BSpline.integrate всегда возвращал массив

• #20834: ENH: integrate.nsum: поэлементное вычисление конечных или бесконечных...

• #20837: MAINT: linalg: добавить const в сигнатуры функций Cython

• #20843: DOC/DEV: добавить документацию для включения интерактивных примеров

• #20846: DOC: Перенос длинных заголовков на страницах документации

• #20849: DOC/DEV: упомянуть -b опция в руководстве для контрибьюторов по тестированию

• #20855: TST: добавить дополнительный запас к fail_slows

• #20856: TYP: _lib.doccer: добавление аннотаций типов

• #20857: ENH: sparse: добавить параметр axis в count_nonzero метод

• #20859: DEP: signal: remove cmplx_sort

• #20862: MAINT: special: Добавление kokkos mdspan

• #20864: DEP: integrate: удалить quadrature и romberg

• #20865: DEP: signal: удаление функций вейвлетов

• #20866: DEP: stats: удалить rvs_ratio_uniforms

• #20867: DEP: integrate.cumulative_trapezoid: raise ValueError…

• #20868: DEP: interpolate: устаревание комплексных типов данных в {Akima1D, Pchip}Interpolator

• #20869: DEP: special.factorial: вызов ошибки для нецелых скаляров и…

• #20872: MAINT: interpolate: добавить const в сигнатуры функций Cython

• #20873: ОБСЛУЖИВАНИЕ: sparse: добавить const в сигнатуры функций Cython

• #20874: MAINT: spatial: добавить const в сигнатуры функций Cython

• #20875: BLD/DEV: special: исправление предупреждения из-за смешанных инициализаторов

• #20876: ДОК: использовать intersphinx_registry для более удобного отображения intersphinx...

• #20882: CI: Добавить workflow для сборки и загрузки free-threaded wheels

• #20883: ENH: stats: переписать ttest_rel в терминах ttest_1samp

• #20884: ENH: stats: сквозная поддержка array-API для NHST с t-распределением Стьюдента…

• #20885: BUG: исправить некорректную запись intersphinx-реестра в environment.yml

• #20886: CI/DEV: исправить предупреждения Node.js 16, обновив actions

• #20887: MAINT: signal: добавление const в сигнатуры функций Cython

• #20889: MAINT: sparse: Выровнять тесты matmul в test_base.py для spmatrix...

• #20891: MAINT: stats: добавить const в сигнатуры функций Cython

• #20895: TST: разреженные: Завершить разрешение test_base.py для лёгкого переключения…

• #20897: DOC: Исправить ошибку с параллельной сборкой документации

• #20898: MAINT: sparse: очистка _sputils.getdtype docstring

• #20900: ENH: stats: добавлена поддержка Array API в combine_pvalues

• #20906: DOC: linalg.schur: обновить документацию для аргумента sort

• #20907: CI: Убедиться, что ночные сборки с free-threaded тестируются с GIL…

• #20908: DOC: signal.dbode: улучшить строку документации

• #20912: DOC: Добавлена дополнительная информация об использовании Accelerate

• #20913: BUG: sparse.csgraph.dijkstra: исправить ошибки dtype и shape

• #20915: DOC: integrate.quad_vec: Добавить пример при использовании workers

• #20916: DOC: Упомянуть, что sparse.bsr_array не поддерживает срезы.

• #20922: BUG: stats.mstats: исправление mstats.{ttest_rel, ttest_1samp} когда…

• #20924: BUG: _lib: обеспечить разумную длину _deprecate_positional_args…

• #20926: DOC: sparse: Добавлено руководство по миграции для преобразования кода из spmatrix…

• #20928: ENH: optimize._differentiate: добавление поддержки array API

• #20932: MAINT: io: исправить преждевременную установку атрибутов в HBInfo

• #20934: TST: stats.combine_pvalues: параметризовать тесты и обновить…

• #20941: DOC/MAINT: одинарные кавычки на двойные для удаления неправильных ссылок

• #20942: CI: Использовать ночной wheel Cython в свободнопоточном CI

• #20944: DOC: обновить раздел о распространении

• #20946: ENH: stats.gmean: добавление поддержки array API

• #20951: CI: Добавить MacOS в CI выпуска free-threaded wheel

• #20954: MAINT: stats.hmean/pmean: упрощение перед преобразованием в Array API

• #20955: ДОКУМЕНТАЦИЯ: Одинарные кавычки на двойные для нецелевых элементов

• #20962: DOC/MAINT: stats.gmean/gstd/hmean/pmean: документировать/обрабатывать недопустимые…

• #20965: ENH: stats.tmean: добавление поддержки array API

• #20968: MAINT: исправить некоторые орфографические ошибки

• #20969: DOC: linalg: добавить # может варьироваться к примеру linalg.schur

• #20971: TST: special: use standard_normal для генерации аргументов в…

• #20974: ENH: stats.combine_pvalues: добавить нативную поддержку осей

• #20975: DOC: одинарные обратные кавычки на двойные

• #20976: BUG: Обновить директиву scipy-optimise в свете новой роли по умолчанию

• #20977: DOC: Замена одинарных обратных кавычек на двойные

• #20980: CI, MAINT: test_plot_iv Прослойка NumPy 2

• #20985: BLD: Добавлен рабочий процесс CI только для сборки на Windows с использованием MSVC + ifx…

• #20986: DEV: gh_lists: одинарные -> двойные обратные кавычки

• #20987: DOC/DEV: обновить руководство по сообщениям коммитов

• #20989: ENH: stats.chi2_contingency: добавить method параметр

• #20995: CI: test cp313-dev

• #20998: MAINT: signal: исправить опечатку в комментарии кода

• #21003: MAINT: odr: исправление проблемы подсчёта ссылок в __odrpack.c

• #21004: DOC: stats: Преобразование chisquare пример в блокнот

• #21005: CI: один вызов для всех тестов в задании array API

• #21017: MAINT: smoke-docs: добавить special/_precompute в список игнорирования,...

• #21018: MAINT: sparse: улучшить сообщение об ошибке при matmul несоответствие

• #21021: ENH:MAINT:optimize: Переписано nnls на Cython

• #21022: BUG: sparse: Исправление расширенной индексации с использованием как среза, так и массива

• #21023: DEV: lint: обеспечить переводы строк в конце файлов

• #21025: API: signal: переименовать sosfreqz to freqz_sos

• #21028: ENH: stats.tmin/tmax: добавление поддержки array API

• #21029: MAINT/STY: Исправление ошибок линтера UP031 и UP032

• #21032: DOC/DEV: обновить страницу с вендорным кодом

• #21033: DOC: interpolate: обсуждение линейной интерполяции с экстраполяцией

• #21034: ENH: stats.xp_var: дисперсия, совместимая с array-API, с scipy.stats…

• #21035: ENH: stats.hmean/pmean: добавить поддержку array API

• #21036: ENH: stats.tvar/tstd/tsem: добавить поддержку array API

• #21037: MAINT: перенос релизных заметок 1.14.0

• #21041: ENH: differentiate: добавить подпакет для совместимости с array-API…

• #21042: DOC: stats: Перенести биомедицинские примеры в блокноты

• #21047: TST: optimize: исправление теста исключения на PyPy3.10

• #21050: ENH: stats.Normal: добавить новую инфраструктуру непрерывных распределений…

• #21051: BUG: interpolate.LinearNDInterpolator: исправление для предварительно вычисленной триангуляции

• #21063: MAINT: gcc-14 test_region5 увеличение tol

• #21068: ENH: stats.zmap/zscore/gzscore: добавлен array API…

• #21076: ENH: stats.differential_entropy: добавление поддержки array API

• #21081: DOC: Добавить параметры по умолчанию для COBYQA

• #21083: MAINT: упрощение _integrate_pdf

• #21085: DEP: spatial: устаревание комплексного ввода для cosine и correlation

• #21086: DOC: spatial: Исправить опечатку в seuclidean docstring

• #21087: DOC: optimize: удалить непреднамеренный отступ блочной цитаты

• #21089: ENH: stats.alexandergovern: векторизация вычислений для n-мерных...

• #21094: DOC: sparse.linalg.gcrotmk: исправить обратные кавычки и добавить maxiter…

• #21096: DOC: sparse.linalg.gcrotmk: добавление недостающих обратных кавычек

• #21097: ENH: stats.boxcox_llf: добавление поддержки array API

• #21098: DEV: не добавлять sparse метка для подмодулей

• #21101: DOC: special.ellipj: исправить порядок параметров в строке документации

• #21103: MAINT: очистка pybind для itemsize

• #21109: MAINT: stats.combine_pvalues: исправить нативный axis поддержка…

• #21110: ENH:sparse.linalg: Обновление версии ARPACK до 3.9.1

• #21111: BUG: ndimage.binary_erosion: избежать деления на ноль, ограничив...

• #21112: DOC: optimize.differential_evolution: исправить интервал для…

• #21113: MAINT, DOC: упростить фильтр предупреждений в документации

• #21115: BENCH: Исправления в README бенчмарков и sparse.Arithmetic…

• #21116: BUG: optimize.root_scalar: разрешить передачу bracket как NumPy…

• #21117: TST: interpolate: использовать xp_assert инфраструктура

• #21118: DOC: optimize: Добавить документацию к InverseJacobian

• #21119: MAINT: удалить еще один тестовый шим mpl

• #21120: BUG: cluster: Избежать записи за пределами массива, когда расстояния равны NaN в centroid

• #21121: BUG: cluster: Исправить fcluster "maxclust" логика бинарного поиска

• #21123: DEV/CI: добавить gmpy2 обратно к тестовым зависимостям

• #21124: MAINT: используйте xp_vector_norm вместо xp.linalg.vector_norm

• #21125: MAINT: удалить неиспользуемый код minpack2 на Fortran

• #21127: TST: исправить boxcox_llf тест пропускает

• #21128: TST: special.logsumexp: модернизировать тесты

• #21129: TST: sparse.linalg: тестирование всех типов данных для lobpcg B-ортонормирование

• #21131: ENH:optimize: Переписать MINPACK на C

• #21132: TST: sparse.linalg: упростить def dtypes в test_expm_multiply.py

• #21133: TST: sparse.csgraph: упростить определение типов данных в test_graph_laplacian.py

• #21141: DOC: Удалён устаревший комментарий о macos/musl в конфигурации Cirrus CI

• #21143: MAINT: signal: Не переопределять PyArray_MIN macro

• #21146: MAINT: sparse.linalg: spsolve упрощение

• #21149: ENH: special.logsumexp: добавлена поддержка стандарта array API

• #21150: ENH: ndimage: добавлена поддержка стандарта Array API

• #21151: DOC: interpolate: исправление py:obj reference target not found предупреждение

• #21154: DOC: исправить документацию о verbose в minimize_trustregion_constr.py

• #21157: DEP: stats.find_repeats: устаревание функции

• #21162: MAINT: optimize.root_scalar: обеспечить получение пользовательской функцией…

• #21163: MAINT: special: Внесены исправления, необходимые для ellipkinc и ellipeinc…

• #21167: ENH: interpolate: добавление алгоритма AAA для рациональной аппроксимации

• #21168: BLD: удалить опциональные тестовые зависимости из конфигурации cibuildwheel

• #21171: DEV: исправить --debug и добавьте --release to dev.py build

• #21173: BUG/CI: Компиляция и запуск тестов с ifx + MKL на Linux

• #21176: MAINT: spatial.distance.jaccard: исправление расчета числителя

• #21179: ОШИБКА: special: cupy защита импорта

• #21182: MAINT: spatial: улучшить документацию по взвешенному расстоянию Чебышева и нулевое...

• #21185: DOC: optimize: Отметить x1 как опциональный для метода секущих при поиске корней

• #21186: DOC: array->``array_like`` в нескольких функциях

• #21194: MAINT: stats.differential_entropy: исправить результаты с целыми…

• #21196: DEV: добавить глобальную метку для scipy.differentiate

• #21197: ENH: sparse: расширить массивы COO до n-измерений

• #21199: MAINT: обновление pybind11, пометка C/C++/Cython модулей расширения как…

• #21201: ENH:integrate: Переписать QUADPACK на C

• #21203: BUG: optimize: Избегать совместного использования стратегии обновления гессиана BFGS между…

• #21204MAINT: обеспечение, что Python.h включен первым в __minpack.c

• #21210: MAINT: special: Обеспечение работы интегралов синуса и косинуса в CUDA

• #21211: DEP: signal.{correlate,convolve,lfilter}: устаревание массивов объектов…

• #21213: MAINT, DOC: повышение нижней границы jupyterlite-sphinx

• #21215: MAINT: _lib: обновить _docscrape из вышестоящего

• #21216: ENH: integrate._tanhsinh: добавление поддержки array API

• #21220: TST: sparse.linalg.lobpcg: добавить модульные тесты на точность

• #21221: BENCH: sparse.linalg: правильно проверять точность в тестах LOBPCG

• #21222: ОШИБКА: special: cython_special отсутствующая зависимость

• #21223: MAINT: interpolate: удалить несколько использований fused type из _bspl.pyx

• #21225: MAINT: io: переместить _test_fortran под tests

• #21230: ENH: differentiate: поддержка массива initial_step

• #21231: ENH: optimize.elementwise.find_minimum: добавление поддержки array API

• #21235: MAINT: interpolate: удалить README

• #21240: ENH: sparse: рефакторинг 2-D COO умножения разреженно-плотных матриц

• #21242: BUG: sparse: исправить два медленных теста, которые падают в numpy 2 внутри A.nnz

• #21243: BENCH: исправление --compare в python dev.py bench

• #21245: DOC: добавить sphinx-copybutton

• #21247: ENH: linalg.nullspace: предоставить параметры SVD

• #21252: DOC: integrate.solve_bvp: сделать обозначения согласованными

• #21254: CI: Тестирование icx + icpx + ifx + сборка SciPy с MKL

• #21257: ТЕХОБСЛУЖ: ОШИБКА: исправлена проблема, где метод оптимизации trust-constr…

• #21259: BUG: interpolate: избегать выхода за границы в конструкторе периодического сплайна

• #21260: BUG: io.loadmat: исправление чтения больших массивов Matlab 4

• #21264: MAINT: использование array_api_compat v1.8

• #21265: BUG: исправление включения cstddef

• #21267: DOC: добавить ссылку на Stack Overflow в файл readme

• #21268: MAINT/BENCH: optimize: исправить CosineMixture ссылка

• #21276: MAINT: Исправить неправильно названный тестовый файл .wav с частотой 1234 Гц

• #21277: ENH: signal.lombscargle: обновление до обобщенного метода Ломба-Скаргла…

• #21278: BLD: обновление cibuildwheel закрывает #21275

• #21281: MAINT: test_maxiter_worsening очистка

• #21282: TST: ndimage: убрать пропуск test_boundary_spline_accuracy для torch

• #21284: MAINT: Удалить изменяемые значения по умолчанию в определениях функций, запретить…

• #21290: MAINT: linalg: запустить dos2unix на cython_lapack_signatures.txt

• #21294: TST: исправить сбои GPU

• #21295: DOC: find_simplex нет self

• #21297: MAINT: special: переименовать библиотеку C++ в xsf

• #21299: DEV: gh_lists: улучшить очистку обратных кавычек

• #21301: ENH: stats: Реализация _logcdf и _logsf для rv_continuous

• #21304: TST: Исправить ошибки в различных тестах, найденные через линтер

• #21309: MAINT:integrate: Исправить ошибку на единицу в QUADPACK

• #21310: MAINT/DOC: очистка _lib._array_api, обновить документацию

• #21312: MAINT: special: исправить мелкую проблему типизации Pylance

• #21313: BUG: find_simplex shape () приводит к ошибке сегментации

• #21314: ENH: optimize: Переписать LBFGSB на C

• #21316: MAINT: special.chdtr: исправить общий chdtr

• #21318: ОШИБКА: special: Исправлена ошибка в beta ppf путём установки правильной политики Boost

• #21321: BUG: linalg: исправление solve_banded вызов IndexError когда…

• #21322: BUG: stats: Разрешить betaprime._ppf для приема скаляров.

• #21326: MAINT: stats: Улучшена точность argus.sf.

• #21328: ENH: linalg: добавить Python-обёртку для ?gtcon

• #21329: MAINT: interpolate.AAA: улучшить проверку входных данных для max_terms

• #21330: ENH: integrate: многомерное интегрирование массивов...

• #21331: ENH: linalg: добавление Python-обёртки для ?trcon

• #21332: BUG: stats.levy_stable: исправить игнорируемую параметризацию

• #21333: DOC:integrate.simpson: Удалить ссылку на удалённый even параметр

• #21334: TST: добавить xfail_xp_backends

• #21335: BUG/ENH: stats: обновления для распределения Коши.

• #21336: ENH: linalg: Добавить sy/hetrs Обёртки LAPACK

• #21339: ENH: stats.poisson_binom: добавить распределение Пуассона-Биномиала

• #21342: MAINT: stats: исправление теста, что методы дискретных распределений принимают…

• #21344: BLD: требуется Meson 1.5.0, исправлена отсутствующая зависимость сборки для…

• #21346: TST: special: Исправить два медленных теста XSLOW.

• #21347: BUG/ENH: stats: исправления распределения Коши

• #21349: TST: linalg: пропустить svd_gesdd тест для больших матриц для/в…

• #21352: ENH: linalg.lapack.?lantr: добавление обёртки Python

• #21353: MAINT: stats.randint.pmf: исправить нулевые значения PMF в...

• #21354: MAINT: stats.rv_discrete.ppf: исправление ошибки бесконечного цикла

• #21355: MAINT: stats.geom.rvs: убедиться, что выходные данные не отрицательны…

• #21360: BLD: использовать OpenBLAS v0.3.28 с меньшим количеством ядер, исправить лицензии OpenBLAS

• #21361: BLD: переход к более надежному определению хэша git

• #21363: ENH: linalg.solve: использовать структуру для ускорения конечной проверки, применить…

• #21365: BUG: interpolate: FITPACK: удалить fpchec.f встроенный if-then-endif…

• #21367: MAINT: stats.mannwhitneyu: упростить альтернативные гипотезы

• #21368: DOC: исправляет ISSUE#21366

• #21371: BUG: stats.tukeylambda: Исправить метод support().

• #21373: ENH: interpolate.AAA: добавлена функция очистки для удаления ложных…

• #21375: MAINT: Добавлены локальные ресурсы для smoke-tutorials

• #21377: BENCH: Обновить BlockDiagSparseConstruction для использования coo_matrix…

• #21378: DOC: signal.hilbert: обновление для отражения реализации

• #21387: DOC: signal: исправьте опечатки в _short_time_fft.py и signal.rst

• #21388: ENH: special: Улучшение точности special.logit.

• #21389: ENH: scipy.stats: добавлено нормально-инверсное гамма-распределение

• #21395: DOC: stats.ecdf: исправить пример графика

• #21397: DOC/DEV: добавить pooch к руководству по быстрому началу работы с virtualenv dev

• #21399: MAINT: optimize: удаление ненужного isnan проверить

• #21407: BUG: optimize.minimize: установить trust-constr success=False…

• #21412: ENH: sparse: добавить CSR/CSC _broadcast_to метод

• #21413: MAINT: более чистые проверки для 0-D/скалярных значений в xp утверждения, округление…

• #21419: ENH: linalg.circulant: разрешить пакетную обработку

• #21423: MAINT: linalg.logm: избегать ZeroDivisionError, emit…

• #21425: DOC: linalg.qr: добавление примера с явной матрицей перестановок

• #21427: DOC: linalg.cholesky: документировать когда/только ли выбранная половина...

• #21428: DOC: linalg.hankel: подчеркнуть, что первый элемент r является…

• #21429: MAINT: linalg.schur: исправить sort='iuc'/'ouc', исправлено…

• #21430: MAINT: перенос релизных заметок 1.14.1

• #21433: DOC: Кэширование сборки jupyter notebooks

• #21435: ENH: sparse: Добавлена поддержка nD COO для matmul, dot и tensordot

• #21437: TST/DOC: smoke docs: строгие проверки

• #21440: ENH: linalg.funm: Питранизировать двойной цикл for

• #21441: DOC: special: документация по вытянутым сфероидам неверна

• #21443: DOC/DEV/CI: mambaforge -> miniforge

• #21444: DOC: optimize: сделать lsq_linear пример меньше

• #21446: ENH: linalg: включить поддержку N-мерных пакетов в специальных матричных функциях

• #21449: DEV/MAINT: Добавить ± и ∞ к дополнительному набору разрешённых символов Unicode…

• #21450: Использовать miniforge для загрузки сборок wheel

• #21451: DOC: interpolate: добавить отсутствующий вызов в пример кода

• #21454: ENH: special: Добавлены инструменты нахождения корней в xsf и реализован gdtrib…

• #21455: TYP: игнорирование отсутствующего импорта sphinx в mypy.ini

• #21457: MAINT: несколько исправлений в scipy

• #21458: DOC: signal.firls: исправление неработающей ссылки

• #21464: CI: удалить fetch-depth: 0 из заданий сборки wheel

• #21467: STY: исправить новые правила линтинга, появляющиеся в CI

• #21468: MAINT: special: удаление дополнительных функций из functions.json

• #21469: DOC/MAINT: добавление ссылок на Boost

• #21471: BUG: sparse: нежелательное поведение 1D/2D matmul

• #21472: MAINT: special: рефакторинг ufunc.h и перейти к xsf

• #21473: ENH: integrate.cubature: поддержка стандарта Array API

• #21474: ДОК: использовать https URL-адреса в шаблоне pull request'а

• #21477: DOC: обновление руководства для начинающих участников с ссылкой на Building...

• #21478: DOC: Исправление сопоставления версий путем расширения длины GITVER

• #21481: MAINT/DEV: закрепить sphinx в environment.yml, bump jupyterlite-sphinx

• #21483: ENH: special: вычисление производных с помощью простого автоматического дифференцирования

• #21485: MAINT: interpolate: абстрагировать барицентрическое представление...

• #21492: MAINT: указание SHELL=/bin/bash в doc/Makefile

• #21493: MAINT: Проверить все пути подмодулей в check_installation

• #21496: TST: Использовать pytest-run-parallel против свободнопоточного CI

• #21497: ENH: interpolate: добавить FloaterHormannInterpolator

• #21499: MAINT, TST: Пропуск теста ndimage для CuPy

• #21502: MAINT: Обновление COBYQA до последнего релиза

• #21505: BUG: special: Использовать Boost для ncfdtr, исправляя проблемы с точностью

• #21508: BUG: fft: исправлен реальный ввод для стандартных функций

• #21512: TST: сигнал: преобразовать в xp_assert_\* инфраструктура (pt….

• #21514: DOC: signal.freqz: исправление примера

• #21515: MAINT: differentiate: вручную повысить dtype перед присваиванием элемента

• #21516: TST: удалить избыточные пропуски torch

• #21517: DEV: pytorch -> torch

• #21518: ENH: stats.boxcox_llf: добавление поддержки GPU

• #21520: TST: special._smirnovp: удалить тестовый xfail после перевода…

• #21524: ENH: integrate.trapezoid: добавлена поддержка стандарта Array API

• #21525: MAINT: stats: Исправляет опечатки principle -> principal

• #21526: BUG: optimize.minimize.powell: stop squeezing everything

• #21528: BUG: special.logsumexp: исправление продвижения типов

• #21530: TST: сигнал: преобразовать в xp_assert_\* инфраструктура, часть 2

• #21536: TST: interpolate: исправление ложного сбоя с -b all

• #21539: MAINT: interpolate: перемещение внутренней утилиты из cython в python

• #21542: DOC: integrate.cubature: исправить форматирование документации и проблемы со ссылками

• #21544: DOC: optimize: документировать рецепт для \*args и \*\*kwargs

• #21545: STY: игнорировать правило UP038

• #21549: ENH: ndimage: добавление поддержки осей для большинства функций морфологии

• #21551: MAINT: interpolate: сократить _bspl расширение

• #21553: ENH:linalg: Переписать expm на C

• #21564: TST, MAINT: пропуск некоторых тестов torch GPU

• #21565: ENH: повторная интеграция HiGHs

• #21567: MAINT: stats.wilcoxon: небольшие улучшения/исправления

• #21568: MAINT: special: оптимизация производительности для простого автоматического дифференцирования

• #21570: MAINT, BLD: 3.13 для классификаторов

• #21572: DEP: spatial.distance: устаревание kulczynski1 и sokalmichener…

• #21573: DOC/MAINT: stats: исправление опечаток

• #21575: DOC/MAINT: doc: исправление некоторых опечаток

• #21577: MAINT: special.hankel2: исправление краевого случая

• #21578: DOC: special.mathieu_c/sem: добавить информацию в docstring

• #21579: TST/DEV: разрешить наложение skip_xp_backends

• #21585: DOC/MAINT: special: исправить некоторые опечатки

• #21586: DOC/MAINT: spatial: исправлены некоторые опечатки

• #21587: BUG:linalg: Исправление вычисления UV для expm в одинарной точности

• #21588: BUG: linalg.det: Исправить обработку краевых случаев для стеков массивов 1x1

• #21590: DOC: signal.firwin: подчеркнуть, что частота среза — это половина амплитуды

• #21593: DOC: special.roots_legendre: исправление опечатки в примере

• #21595: DOC: сборка: указать .ps1 для примера windows

• #21597: ENH: special.logsumexp: улучшить точность, когда один элемент…

• #21598: DOC: spatial.voronoi_plot_2d: заметки о вырожденности

• #21599: CI: использовать gha-update [сборка wheel]

• #21600: MAINT: _lib: поставщик и использование array-api-extra

• #21602: ОШИБКА:optimize: Исправлена защита, ранее индексированная Фортраном, мод…

• #21603: DOC: special.riccati_yn: выделить соглашение о знаках

• #21604: MAINT: special.gegenbauer: исправить поведение для n=0;…

• #21605: MAINT: constants: обновить значения codata до 2022

• #21607: DOC: Добавлен пример для функции tf2zpk

• #21608: TST: ndimage: пропустить тесты Фурье для JAX

• #21609: ENH: integrate.lebedev_rule: точки и веса Лебедева…

• #21612: MAINT: special: исправить делегирование на общие реализации

• #21616: BUG: sparse: исправить индексацию после многоточия и индексацию 2D-массивов

• #21617: DOC/MAINT: signal: исправление опечаток

• #21621: DOC/MAINT: ndimage: исправление опечаток

• #21622: MAINT: special.logsumexp: обеспечение соглашения о разрезе ветвей

• #21624: DOC/MAINT: linalg: исправлены опечатки

• #21625: ENH: optimize.differential_evolution: уважайте работников, когда…

• #21626: BUG: sparse.linalg: Установить t=2 в test_onenormest_table_6_t_1…

• #21629: MAINT: special: использовать формулы отражения для сферических функций Бесселя…

• #21633: DEP: linalg: устаревание kron

• #21635: TST: special: исправить сбой XSLOW в test_mpmath.TestSystematic.test_spherical_j…

• #21636: MAINT: differentiate.differentiate: переименовать функцию в…

• #21637: MAINT: interpolate: удаление дублирования проверки входных данных для NdBSpline

• #21638: ENH: differentiate.jacobian: поддержка массива step_direction

• #21642: BUG: io.mmwrite: исправить автоматическое добавление .mtx расширение

• #21646: DOC: sparse: переформулировка и доработки руководства по миграции

• #21647: DOC: optimize.root: заменить 'fprime' на 'jac' в method=’hybr’

• #21648: DOC/TST: integrate.cubature: Очистка строк документации и добавление…

• #21656: API: integrate.cubature: изменение некоторых аргументов на keyword-only

• #21657: ENH: integrate.cubature: поддержка бесконечных пределов

• #21658: ENH: stats.chatterjeexi: добавить функцию корреляции xi

• #21663: CI: исправить неудачную настройку conda

• #21668: BUG: fft.fht: установить u.imag[-1] = 0 только когда n чётное

• #21672: BUG: ndimage: исправление 0d массивов в _normalize_sequence

• #21673: BUG: signal.ShortTimeFFT: исправление многоканального цикла с mfft…

• #21678: BUG: исправить nan выходные данные special.betaincinv

• #21680: MAINT:integrate: подавление нескольких предупреждений компилятора QUADPACK

• #21682: DOC: Уменьшить дублирование в руководстве пользователя

• #21686: BUG: signal: обработка целых чисел для resample_poly

• #21689: ОШИБКА: optimize: исправлены ошибки, найденные в реализации L-BFGS-B

• #21695: ENH: stats.chisquare: добавить sum_check отключить проверку…

• #21697: MAINT: signal.lombscargle: исправление числовой обратной совместимости

• #21699: BUG: sparse.linalg: удалить ошибочный тест порядка собственных значений из ARPACK

• #21700: ENH: stats.Mixture: добавление смешанных распределений для новой инфраструктуры

• #21701: MAINT: interpolate: удалить недокументированный аргумент nu в BSpline.design_matrix

• #21702: MAINT: special: очистка крайних случаев факториала, включая комплексные…

• #21703: DOC: sparse: обновлена обработка spdiags в doc_string и миграция…

• #21705: MAINT: Разрешить греческие символы Юникода в линтере.

• #21706: DEP: signal: устаревание объектных массивов в sosfilt

• #21707: ENH: stats.make_distribution: сгенерировать ContinuousDistribution…

• #21710: ENH: sparse.linalg: преобразование sparse.linalg для внутреннего использования sparray

• #21711: BUG: special: Исправление формулы для деления двойных чисел в xsf

• #21712: MAINT: special.logsumexp: сохранение малых мнимых компонентов

• #21714: TST: stats.sampling: добавить исключение для медленного сбоя

• #21718: DOC: stats.bootstrap: улучшить описание paired…

• #21719: BLD: образ macos-12 устарел [сборка wheel]

• #21721: MAINT: signal: мелкие правки в документации lombscargle и исправление обработки…

• #21723: DOC: Исправлена опечатка в описании scipy.sparse.csgraph.maximum_bipartite…

• #21726: ENH: linalg.solve: добавлен assume_a='banded'

• #21728: ENH: special: использование boost в nctdtr

• #21729: MAINT: signal.lombscargle: изменения векторизации и обработки…

• #21730: MAINT: sparse.linalg: использовать @ для matmul в документации/тестах для Linear…

• #21731: ENH: stats.dpareto_lognorm: добавить двойное Парето логнормальное…

• #21734: BUG: cluster: исправлен тип значения по умолчанию для dist в ClusterNode

• #21737: TST: differentiate: небольшое увеличение допуска для падающего теста

• #21739: BLD: исправление проблемы с капитализацией при обнаружении Accelerate в meson

• #21744: ENH: special: Расширить функцию дзета Римана на комплексные входные данные

• #21746: ENH: stats: экспонента, логарифм и обратная величина случайной…

• #21748: MAINT: Обновлена минимальная версия pybind11 до 2.13.2

• #21749: MAINT/DEV: исправление python dev.py ipython под Debian 12 / Python…

• #21751: BUG: соответствие API массивов в кубатуре

• #21752: ENH: stats.truncate: усечённые случайные величины

• #21753: DOC: sparse: обновления руководства по миграции на sparray

• #21754: MAINT: interpolate: переименование interpnd -> _interpnd

• #21756: DOC: interpolate: детализация interp1d рекомендуемые замены

• #21763: BUG: обработка случая с константой в pearsonr с векторами n=2

• #21765: MAINT: удалить ограничение равенства, которое невозможно удовлетворить…

• #21767: MAINT: stats.ContinuousDistribution: защитить атрибуты,…

• #21768: BUG: sparse: исправление комбинации индексации с многоточием и булевым массивом

• #21770: DOC: stats: исправлено заключение, связанное с высоким p-значением

• #21773: DEP: special: Удалить special.btdtr и special.btdtri

• #21774: API: optimize.differential_evolution: переход к Generator…

• #21776: BUG/ENH/DOC: spatial: Улучшить обработку и документирование Rotation разделение

• #21777: ENH: stats: абсолютное значение случайной величины

• #21778: ENH: optimize: добавить поддержку array api в rosen и аналогичные

• #21779: ENH: sparse.csgraph: миграция на использование sparray (только изменения кода)

• #21780: BUG: signal: Исправить ShortTimeFFT.extent() для fft_mode ==…

• #21784: BUG: sparse: исправить Asp @ vsp для 1D разреженного вектора и добавить тесты

• #21785: MAINT: optimize: миграция на sparray, изменения первого этапа

• #21789: ENH: integrate.nsum: поддержка унимодальных функций и бесконечных...

• #21790: ENH: stats: распределения порядковых статистик

• #21792: BUG: sparse: исправление setdiag для матриц с отсутствующими диагональными элементами

• #21793: CI: Переместить free-threaded-wheels.yml в wheels.yml

• #21794: BUG: stats.qmc: исправление get_poly_vinit для многопоточности

• #21796: MAINT: Обновить array_api_compat подмодуль для 2023.12…

• #21797: BUG: special: исправить выход индекса массива за границы для pro_rad2

• #21799: ENH: sparse.linalg: добавить is_sptriangular и spbandwidth…

• #21800: DOC: signal.find_peaks: Документировать, что возвращаются ширины

• #21801: ENH: расширить factorial{,2,k} для поддержки комплексных входов

• #21802: MAINT: special: удалить зависимость от xsf::numpy на sf_error

• #21808: BUG: signal.correlation_lags: завершается с осмысленной ошибкой…

• #21811: ENH: differentiate: добавлена поддержка array API для jacobian и…

• #21812: API: interpolate.BarycentricInterpolator: переход к Generator…

• #21815: TST: интерполяция: параметризация тестов на griddata

• #21818: CI: Заменить deadsnakes 3.13t на действие Quansight-Labs/setup-python

• #21819: ENH: stats.ContinuousDistribution: улучшение разрешения метода…

• #21821: TST: optimize: пометить тесты MIP6 как xslow

• #21822: TST: stats.fit: корректировка тестов для seed->``rng`` переход

• #21823: API: optimize.dual_annealing: принять SPEC007

• #21824: BUG: sparse: исправить idx_dtype при построении индексных массивов в…

• #21825: DOC: сделать _transition_to_rng заменить документацию rng

• #21827: BUG: special: Исправить поведение gamma и gammasgn на полюсах…

• #21831: DOC: исправить _transition_to_rng Старейший GCC "'rng' is not…

• #21832: CI: ограничить версию array-api-strict, чтобы разрешить преобразование в...

• #21834: DOC: fft.fht: fix typo in example

• #21839: MAINT:sparse.linalg: Отделение совместного использования кода ARPACK и PROPACK

• #21840: DOC: interpolate: добавить учебную страницу для сглаживающих сплайнов

• #21841: DOC: смягчить текст предупреждения о "legacy"

• #21843: MAINT: stats.lmoment: исправление поведения keepdims

• #21845: API: optimize.check_grad: переход к Generator (SPEC...

• #21847: API: optimize.basinhopping: переход к Generator (SPEC 7)

• #21848: API: optimize.quadratic_assignment: переход к rng (SPEC…

• #21849: DOC: interpolate: объявить 1D FITPACK обертки устаревшими

• #21850: BUG: linalg.svd: избежать ошибки сегментации

• #21851: STY: добавить комментарий о допустимых пробелах в таблице

• #21853: DOC: заменен только первый параграф документации rng

• #21854: API: stats._resampling: переход к rng (SPEC 7)

• #21856: MAINT, TST: test_create_diagonal Поддержка GPU

• #21857: BLD: предупреждение при accelerate + non-native

• #21858: ENH: sparse: Добавить безопасную функцию приведения типов для разреженных индексов в sputils

• #21859: DOC: signal.unit_impulse: добавить объяснение о delta

• #21860: MAINT: улучшить обработку локального хранилища потоков

• #21861: MAINT: special: Использовать согласованные std::isnan и std::isinf в…

• #21864: DEP: удалить scipy.misc

• #21865: MAINT: fft: Удалить устаревший обходной путь в документации

• #21867: MAINT: stats.wilcoxon: улучшить документацию и тесты

• #21868: BUG: io.matlab: раскрыть varmats_from_mat

• #21869: MAINT: stats.ContinuousDistribution: уточнить условия, которые…

• #21870: MAINT: spatial/special: продолжение работы над std::isnan, std::isinf

• #21871: ENH: stats.ContinuousDistribution.sample: генерация выборок QMC

• #21873: DOC: sparse.csgraph: обновить документацию csgraph для использования sparray

• #21875: MAINT: interpolate.barycentric_interpolate: добавлен аргумент rng

• #21878: API: cluster: переход к rng (SPEC 7)

• #21880: API: linalg.clarkson_woodruff_transform: переход к…

• #21881: API: stats: переход goodness_of_fit, sobol_indices...

• #21883: DOC/MAINT: Исправить некоторые опечатки, связанные с GitHub

• #21886: API: stats.{PermutationMethod,BootstrapMethod}: переход…

• #21888: API: sparse: переход random-подобные функции для…

• #21891: BUG: spatial: защита distance_wrap директивы

• #21892: MAINT: _lib: использовать is_numpy и другие вспомогательные функции из compat…

• #21893: MAINT: linalg.interpolative: нормализация аргумента rng (SPEC7)

• #21895: MAINT: обновление array-api-extra

• #21897: ОБСЛУЖ: Обработка генератора Хаусдорфа

• #21901: MAINT: stats.dpareto_lognorm._cdf: обработать особый случай при x=0

• #21903: MAINT: Отключить предупреждения во время тестов linprog

• #21904: BUG: исправление nogil LinearNDInterpolator

• #21905: MAINT: io: переход на использование sparray в IO

• #21906: CI: обновление gha

• #21909: DOC: io.loadmat: документировать uint16_codec параметр

• #21912: BUG: integrate.trapezoid: исправление проблемы с broadcasting

• #21913: API: spatial.directed_hausdorff: переход на ключевое слово 'rng'…

• #21914: MAINT: spatial.transform.Rotation.random: переход к…

• #21916: MAINT, TST: дифференцировать: test_examples корректировка допуска

• #21917: BLD: fortran: использовать только -std=legacy для gfortran

• #21918: BUG: optimize.curve_fit: исправление проблемы с размерностью sigma в…

• #21919: Вызов lcov для генерации отчетов о покрытии для C, C++ и Fortran…

• #21921: DEP: stats.ttest_ind: устаревает random_state и permutation…

• #21926: REV: Откат "MAINT: io: переместить _test_fortran под tests...

• #21928: DEV: gh_lists: исправить предупреждения

• #21929: MAINT: обновить array-api-extra до 0.2.0

• #21930: TST: sparse.linalg: корректировка rtol для нестабильного expm_multiply тест

• #21931: MAINT: stats.qmc: переход к rng (SPEC 7)

• #21932: ENH: integrate.nsum: добавить поддержку стандарта Array API

• #21937: TST: linalg.blas: исправить конкурентность тестов, отметить \*ger как небезопасный

• #21938: TST: linalg: не вызывать np.asarray_chkfinite(np.empty((3,…

• #21941: DOC: добавить документацию по параллельному выполнению и потокобезопасности

• #21943: MAINT: пометить модули расширения, сгенерированные f2py, как безопасные для запуска без…

• #21944: ОБСЛУЖИВАНИЕ: sparse: добавить broadcast_shapes функция для _sputils.py

• #21947: TST: stats.chatterjeexi: исправить сообщение об ошибке

• #21948: TST: добавить более тщательные тесты SPEC 7

• #21950: CI: исправить Intel oneAPI tests job

• #21953: TST: stats.rdist: пропустить падающий медленный тест

• #21954: ENH: sparse: обеспечить потокобезопасность

• #21955: ENH: spatial: обеспечить потокобезопасность

• #21961: MAINT: free-threading: объявить HiGHS, ndimage._rank_filter_1d…

• #21964: TST: optimize: небольшое увеличение допуска для теста dual-annealing

• #21965: ENH: special: обеспечить потокобезопасность тестов

• #21967: ДОК: stats.goodness_of_fit: уточнить различие между известными/подогнанными…

• #21973: DEV: lint: disable UP031

• #21974: DEV: добавить conda-build to environment.yml

• #21975: CI: использовать стабильный NumPy для «старой сборки»

• #21976: TST: optimize.elementwise.bracket_root: исправить тест torch...

• #21977: ENH: integrate.tanhsinh: сделать _tanhsinh public

• #21979: API: integrate.simpson: разрешить x для передачи позиционно

• #21981: MAINT: очистка from __future__ import annotations

• #21982: DOC: SciPy 1.15.0 relnotes

• #21983: BUG: linalg: исправить порядок импорта cython

• #21984: BUG: signal: фактически отклонять объекты в correlate/convolve

• #21985: DOC: optimize.root: исправление документации для inner_\* параметры

• #21989: DOC: integrate.tanhsinh: исправление формата ссылки; заголовок Examples

• #21990: CI: удалить установку macOS 10.9 для SDK и целевой версии развертывания

• #21991: BUG: stats.sobol_indices: исправление мутации входных параметров

• #21992: DOC: Раскрыть toctree в scipy.cluster с maxdepth…

• #21994: BLD: Удалить ld_classic использование на macOS

• #21996: ENH: stats.fisher_exact: расширить до R x C tables

• #21998: MAINT, DOC: Использовать API Jupytext и исправить кроссплатформенное использование…

• #22002: TST: Запускать тесты избежания потери значимости complex zeta только на платформах…

• #22003: DEV: унифицированное исключение git submodule для инструментов

• #22009: TST: differentiate.jacobian: увеличение допуска для float32

• #22024: MAINT: версионные ограничения/подготовка к 1.15.0rc1

• #22025: ДОК: stats: учебник по вероятности/руководство по переходу

• #22026: MAINT: stats.Mixture: исправление значения по умолчанию weights

• #22027: MAINT: stats.ContinuousDistribution: улучшить генерацию документации;...

• #22030: MAINT: stats.FoldedDistribution: учесть частные…

• #22032: MAINT: исправить замечания mypy

• #22033: TST: исправление ошибок sparse.linalg для tfmqr и svds

• #22036: DOC: адаптация к изменениям NumPy 2.2 для сокращения больших массивов

• #22037: MAINT: stats: Добавлены пользовательские repr для преобразованных распределений

• #22040: MAINT: stats.make_distribution: поддержка большего количества существующих распределений

• #22043: ENH: sparse: сделать две функции sputils публичными для более удобного приведения массивов индексов

• #22048: TST: integrate.tanhsinh: исправить ошибку 'сжатия' абсцисс/весов

• #22050: MAINT: stats.order_statistic: переопределить support

• #22058: DOC: stats.order_statistic: добавить раздел 'Returns'

• #22059: TST: временный пропуск расширяющих тестов

• #22067: MAINT: обратные порты для 1.15.0rc1

• #22078: REL: установить 1.15.0rc2 как невыпущенный

• #22081: MAINT: Добавить __str__ переопределения для распределений в новой инфраструктуре…

• #22082: BUG, DOC: исправление отчета хэша md5

• #22085: DOC: sparse: явные dtypes для nonzero()

• #22091: DOC: Обновить заметки о выпуске special

• #22098: DOC: упомянуть удаление AccuracyWarning

• #22099: DEP: обновить версию в предупреждении об устаревании interpnd

• #22104: DOC: обновления примечаний к выпуску 1.15.0

• #22106: DOC: sparse: исправить eye_array документация для первого входного параметра формы…

• #22107: MAINT/DOC: Исправление doctests scpdt 1.6

• #22113: ENH: sparse: улучшить проверку типов данных в конструкторах

• #22124: DOC: Исправить некорректную ссылку на «Руководство по переходу случайных величин»…

• #22129: ENH: sparse: очистка и документация для nD

• #22135: MAINT: _lib: добавить отсутствующую f-строку в _deprecate_positional_args

• #22139: MAINT: stats._SimpleDomain: обеспечение того, что экземпляры не разделяют…

• #22149: MAINT: stats.ContinuousDistribution.llf: удалить метод

• #22150: MAINT: SciPy 1.15.0rc2 backports

• #22156: DEP: предупреждения об устаревании для special.lpn и [c]lpmn

• #22158: MAINT: принимает подклассы ndarray в interpolate._dierckx

• #22162: TYP: временно игнорировать numpy==2.2.1 ошибки mypy

• #22167: DEP: special: предупреждение об устаревании для sph_harm + комментарии

• #22168: BUG: исправить некорректные значения в factorial для 0 с типами uint

• #22175: MAINT: stats: исправление проблем с потокобезопасностью в свободнопоточном CPython

• #22177: MAINT: исправить модуль расширения, не объявляющий поддержку свободной потоковой обработки,…

• #22181: REL: установить 1.15.0rc3 невыпущенным

• #22193: DEP: linalg.solve_toeplitz/matmul_toeplitz: предупреждать о n-D c...

• #22225: DOC: differentiate.jacobian: исправить/улучшить документацию о…